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不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c

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目录

  • TutorialsPoint NumPy 教程
  • NumPy 秘籍中文第二版
    • 零、前言
    • 一、使用 IPython
    • 二、高级索引和数组概念
    • 三、掌握常用函数
    • 四、将 NumPy 与世界的其他地方连接
    • 五、音频和图像处理
    • 六、特殊数组和通用函数
    • 七、性能分析和调试
    • 八、质量保证
    • 九、使用 Cython 加速代码
    • 十、Scikits 的乐趣
    • 十一、最新最强的 NumPy
    • 十二、使用 NumPy 进行探索性和预测性数据分析
  • NumPy 初学者指南中文第三版
    • 零、前言
    • 一、NumPy 快速入门
    • 二、从 NumPy 基本原理开始
    • 三、熟悉常用函数
    • 四、为您带来便利的便利函数
    • 五、使用矩阵和 ufunc
    • 六、深入探索 NumPy 模块
    • 七、了解特殊例程
    • 八、通过测试确保质量
    • 九、matplotlib 绘图
    • 十、当 NumPy 不够用时 - SciPy 及更多
    • 十一、玩转 Pygame
    • 附录 A：小测验答案
    • 附录 B：其他在线资源
    • 附录 C：NumPy 函数的参考
  • NumPy 基础知识
    • 零、前言
    • 一、NumPy 简介
    • 二、NumPy ndarray对象
    • 三、使用 NumPy 数组
    • 四、NumPy 核心和子模块
    • 五、NumPy 中的线性代数
    • 六、NumPy 中的傅立叶分析
    • 七、构建和分发 NumPy 代码
    • 八、使用 Cython 加速 NumPy
    • 九、NumPy C-API 简介
    • 十、扩展阅读
  • 精通 NumPy 数值分析
    • 零、前言
    • 一、使用 NumPy 数组
    • 二、NumPy 线性代数
    • 三、使用 NumPy 统计函数对波士顿住房数据进行探索性数据分析
    • 四、使用线性回归预测房价
    • 五、使用 NumPy 对批发分销商的客户进行聚类
    • 六、NumPy，SciPy，Pandas 和 Scikit-Learn
    • 七、高级 NumPy
    • 八、高性能数值计算库概述
    • 九、性能基准
  • NumPy 数组学习手册
    • 零、前言
    • 一、NumPy 入门
    • 二、NumPy 基础
    • 三、使用 NumPy 的基本数据分析
    • 四、使用 NumPy 的简单预测性分析
    • 五、信号处理技术
    • 六、性能分析，调试和测试
    • 七、Python 科学生态系统
  • 精通 SciPy
    • 零、前言
    • 一、数值线性代数
    • 二、插值和近似
    • 三、微分与积分
    • 四、非线性方程式和最优化
    • 五、常微分方程的初值问题
    • 六、计算几何
    • 七、描述性统计
    • 八、推断和数据分析
    • 九、数字图像处理
  • Pandas 秘籍
    • 零、前言
    • 一、Pandas 基础
    • 二、数据帧基本操作
    • 三、开始数据分析
    • 四、选择数据子集
    • 五、布尔索引
    • 六、索引对齐
    • 七、分组以进行汇总，过滤和转换
    • 八、将数据重组为整齐的表格
    • 九、组合 Pandas 对象
    • 十、时间序列分析
    • 十一、Pandas，Matplotlib 和 Seaborn 的可视化
  • Pandas 学习手册中文第二版
    • 零、前言
    • 一、Pandas 与数据分析
    • 二、启动和运行 Pandas
    • 三、用序列表示单变量数据
    • 四、用数据帧表示表格和多元数据
    • 五、数据帧的结构操作
    • 六、索引数据
    • 七、类别数据
    • 八、数值统计方法
    • 九、存取数据
    • 十、整理数据
    • 十一、合并，连接和重塑数据
    • 十二、数据聚合
    • 十三、时间序列建模
    • 十四、可视化
    • 十五、历史股价分析
  • 精通 Pandas
    • 零、前言
    • 一、Pandas 和数据分析简介
    • 二、Pandas 安装和支持软件
    • 三、Pandas 数据结构
    • 四、Pandas 的操作，第一部分 – 索引和选择
    • 五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑
    • 六、处理缺失数据，时间序列和 Matplotlib 绘图
    • 七、统计之旅 – 经典方法
    • 八、贝叶斯统计简介
    • 九、Pandas 库体系结构
    • 十、R 与 Pandas 的比较
    • 十一、机器学习简介
  • NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南
    • 零、前言
    • 一、配置 Python 数据分析环境
    • 二、探索 NumPy
    • 三、NumPy 数组上的运算
    • 四、Pandas 很有趣！ 什么是 Pandas？
    • 五、Pandas 的算术，函数应用以及映射
    • 六、排序，索引和绘图
  • 精通 Pandas 探索性分析
    • 零、前言
    • 一、处理不同种类的数据集
    • 二、数据选择
    • 三、处理，转换和重塑数据
    • 四、像专业人士一样可视化数据
  • Matplotlib 3.0 秘籍
    • 零、前言
    • 一、Matplotlib 的剖析
    • 二、基本绘图入门
    • 三、绘制多个图表和子图
    • 四、开发可视化来提高发布质量
    • 五、使用高级功能的绘图
    • 六、嵌入文本和表达式
    • 七、以不同格式保存图形
    • 八、开发交互式绘图
    • 九、在图形用户界面中嵌入绘图
    • 十、使用mplot3d工具包绘制 3D 图形
    • 十一、使用axisartist工具包
    • 十二、使用axes_grid1工具包
    • 十三、使用 Cartopy 工具包绘制地理地图
    • 十四、使用 Seaborn 工具包的探索性数据分析
  • Matplotlib 绘图秘籍
    • 零、前言
    • 一、第一步
    • 二、自定义颜色和样式
    • 三、处理标注
    • 四、处理图形
    • 五、文件输出
    • 六、处理地图
    • 七、处理 3D 图形
    • 八、用户界面
  • Sklearn 秘籍
    • 第一章 模型预处理
    • 第二章 处理线性模型
    • 第三章 使用距离向量构建模型
    • 第四章 使用 scikit-learn 对数据分类
    • 第五章 模型后处理
  • Sklearn 学习手册
    • 一、机器学习 - 温和的介绍
    • 二、监督学习
    • 三、无监督学习
    • 四、高级功能

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